Krea 3 vs MAI Image 2.5 Pro: Un megapíxel no es lo mismo que un rango

Uno de estos modelos tiene una clasificación de terceros medida y no puede devolver una imagen en 2K. El otro tiene un día de vida, no tiene ninguna clasificación y renderiza de forma nativa en 2K. MAI-Image-2.5-Pro, el modelo de edición y generación de Microsoft AI, se sitúa en la mitad de la tabla en el ranking de edición de imágenes de Artificial Analysis con 1.117 Elo de 14.751 comparaciones ciegas —undécimo por puntuación en una tabla liderada por GPT Image 2.5 Sunburst de OpenAI con 1.198. Krea 3, lanzado por Krea el 15 de octubre de 2026, publica un precio fijo de $0,06 por imagen en 2K y menos de ocho segundos de principio a fin, y no tiene ninguna puntuación independiente de ningún tipo. Así que el planteamiento honesto es el de un modelo medido de media tabla frente a uno no medido, y si te ganas la vida publicando imágenes de producto, el límite de resolución lo decide antes que el Elo. un único endpoint para más de 200 modelos con el precio de lista del proveedor trasladado con un 0 % de margen, conmutación automática por error cuando un proveedor se degrada, y un DSL de enrutamiento para canalizaciones que encadenan un paso de generación con un paso de edición. conmutación automática por error cuando un proveedor se degrada

El techo de 1 megapíxel es todo el argumento

Microsoft documenta que la salida de MAI-Image-2.5-Pro está limitada a 1.048.576 píxeles —el equivalente a 1024×1024, aproximadamente un megapíxel. El marketing de la propia Microsoft habla de 8K; el límite publicado no respalda esa interpretación, y la brecha entre ambos es lo primero que hay que entender sobre el modelo.

• Salida de MAI-Image-2.5-Pro — limitada a alrededor de 1 megapíxel. Sin importar el presupuesto de tokens que gastes, la imagen se devuelve a aproximadamente 1024×1024.

• Salida de Krea 3 — 2K nativo, con 4K para impresión. La página de lanzamiento de Krea nombra explícitamente el 2K nativo e incluye el 4K para impresión, pantallas grandes y recursos de campaña.

• La diferencia en la cantidad de píxeles no es cosmética, de 4× a 16×. Una edición en 2K tiene aproximadamente cuatro veces los píxeles de una salida de 1 megapíxel; 4K tiene alrededor de dieciséis veces. Para una imagen principal en una página de producto, un encarte impreso o una pantalla más grande que la de un teléfono, esa es la diferencia entre un recurso y un marcador de posición.

• Krea también hace algo que la documentación de MAI-Image-2.5-Pro no promete. Krea 3 encuentra la región que necesita cambiar y renderiza solo esa, dejando los píxeles no tocados tal como estaban. Krea mide esto con una cifra de proporción de píxeles modificados en su propio modo Precise, que es una medición de proveedor sobre una configuración de proveedor y debería etiquetarse como tal.

La comparación no es que un modelo sea mejor. Es que los dos están optimizando para obtener resultados diferentes. MAI-Image-2.5-Pro se creó para poner ante un consumidor una imagen bien compuesta, bien iluminada y con el texto correcto, donde un megapíxel es más que suficiente. Krea 3 se creó para poner un activo 2K en un catálogo, donde no lo es.

Precios: una tarifa plana frente a un medidor de tokens

Las estructuras de precios son tan diferentes como los resultados, y el medidor de tokens es el que te sorprenderá.

• Krea 3 — $0.03 por imagen a 1K, $0.06 a 2K. Por imagen, publicado, fijo. Las preguntas frecuentes de Krea dicen que el precio de lanzamiento es el precio de lista y que la empresa espera que baje en lugar de subir.

• MAI-Image-2.5-Pro — se factura por tokens. La tarifa de vista previa de Microsoft indica 5 $ por millón de tokens de entrada de texto, 8 $ por millón de tokens de entrada de imágenes y 106 $ por millón de tokens de salida de imágenes. Microsoft no publica los tokens por imagen.

• Eso equivale aproximadamente a $108.50 por cada 1000 imágenes a 1024×1024 usando la conversión de token a imagen de Artificial Analysis, que es una cifra que conviene tomar con cautela, ya que es un número derivado y no uno publicado por el proveedor.

• Frente a sus propios hermanos, MAI-Image-2.5-Pro tiene el precio del nivel premium —aproximadamente 2,3 veces MAI-Image-2.5, a unos $48 por 1.000, y alrededor de 5,4 veces MAI-Image-2.5-Flash, a unos $20 por 1.000. Y estas son tarifas de vista previa, que no son vinculantes para el precio de disponibilidad general.

Toma un volumen de ediciones que cualquier equipo de comercio electrónico reconocería —100.000 ediciones— y las curvas divergen drásticamente. Krea 3 a 2K cuesta $6.000 a precio de lista. MAI-Image-2.5-Pro, a la tarifa derivada, se sitúa en torno a $10.850 por ediciones que se reciben a aproximadamente un cuarto de la resolución. La medición por tokens también implica que la factura varíe según el tamaño de las instrucciones y el número de imágenes de referencia, una propiedad que un precio por imagen simplemente no tiene.

Lo que afirma cada proveedor, y quién lo verificó

Aquí es donde los dos modelos están más alejados, y va en sentido contrario a la comparación de resolución.

MAI-Image-2.5-Pro cuenta con mediciones reales de terceros, y esas mediciones lo sitúan en la mitad de la tabla en lugar de en la cima. En la tabla de clasificación de edición de imágenes de Artificial Analysis, consultada el 16 de octubre de 2026, ocupa 1.117 Elo a partir de 14.751 comparaciones a ciegas — undécimo por puntuación, en una tabla liderada por GPT Image 2.5 Sunburst de OpenAI con 1.198. Esa misma instantánea lo sitúa decimocuarto por puntuación en texto a imagen, con 1.113 Elo a partir de 11.776 muestras, frente a un líder de texto a imagen con 1.217. Eso supone una diferencia de 104 Elo, y una posición considerablemente menos halagüeña de lo que sugiere su ubicación en edición. Krea 3 no aparece en ninguna de las dos tablas.

Los propios números de Microsoft al respecto están reportados por el proveedor y no se han reproducido: 96,8 % de precisión de renderizado de texto en chino, inglés, japonés, coreano y español; una mejora declarada del 27 % en la adherencia a las indicaciones frente a GPT-Image-1.5 en evaluaciones internas; 94 % de consistencia de personajes en varias imágenes. Microsoft también cita cifras como «hasta un 84 % menos de coste de GPU» en escenarios específicos de PowerPoint y OneDrive, lo cual es una afirmación sobre dos productos de Microsoft y no una declaración general sobre costes, y no debería interpretarse como tal.

Krea 3 no tiene ninguna medición de terceros. Se lanzó el 15 de octubre de 2026 y la página de lanzamiento constituye la totalidad del registro público: menos de ocho segundos de principio a fin en 2K, hasta seis imágenes de referencia, 2K nativo con 4K para impresión, LoRAs entrenables sobre un producto, una persona o un estilo. La demo de velocidad de Krea publica su propia metodología —tiempo medio de solicitud a resultado de un lote de doce imágenes, incluido el tiempo en cola, medido en la propia plataforma de Krea entre el 24 de septiembre y el 1 de octubre de 2026— y un precio de comparación en esa página lleva la nota "una estimación preliminar pendiente de validación". Nombrar tu propio método en la página de lanzamiento es más de lo que hacen la mayoría de los laboratorios. Aun así, es un proveedor midiéndose a sí mismo, y no sustituye a 14.751 votos ciegos.

Consistencia, entrenamiento y en qué se diferencian realmente las dos capacidades

Ambos modelos hacen una promesa de consistencia, y llegan a ella mediante mecanismos diferentes.

• MAI-Image-2.5-Pro — consistencia de personajes en varias imágenes del 94 %, según el proveedor. El mecanismo se basa en prompts y referencias. Microsoft afirma que sus modelos MAI se entrenan con datos limpios y trazables, sin destilación de modelos de terceros, lo que constituye una afirmación sobre la procedencia más que sobre la capacidad.

• Krea 3 — Ajuste fino de LoRA sobre un producto, una persona o un estilo. Krea lo describe como el primer modelo de edición que se puede entrenar de esta forma; eso es una afirmación sobre el sector, y la parte comprobable es que la referencia de la API de Krea publica un endpoint «Entrenar un estilo personalizado (LoRA)» junto al endpoint beta de Krea 3. El entrenamiento es un paso de recopilación de datos con su propio coste, no un parámetro.

• Cantidad de referencias: Krea 3 admite hasta seis por edición; la hoja de especificaciones de MAI-Image-2.5-Pro publica un límite de entrada de texto de 32.000 tokens, una ventana de contexto de 131k y un límite de salida de 4.096 tokens en lugar de una cantidad de imágenes de referencia.

• Interfaz — Krea 3 añade cuadros delimitadores para la colocación de elementos y ediciones multiturno que se mantienen a lo largo de los turnos; el conjunto de capacidades publicadas de MAI-Image-2.5-Pro abarca la sustitución selectiva de objetos, cambios de diseño, actualizaciones de texto dentro de la imagen y limpieza de artefactos.

La capacidad verdaderamente diferente es el entrenamiento de LoRA. Todo lo demás en esa lista es una variación de la edición condicionada por referencia, que ambos hacen. Si tu problema recurrente es un SKU específico o un rostro específico que no debe desviarse a lo largo de cientos de imágenes, uno de estos dos ofrece un mecanismo para eso y el otro ofrece un porcentaje.

Disponibilidad, y el asterisco de vista previa

MAI-Image-2.5-Pro se ofrece en Microsoft Foundry y en el MAI Playground gratuito, y se anunció el 23 de julio de 2026 en versión preliminar pública. La versión preliminar es un estado, no una formalidad: significa que la tabla de tarifas puede cambiar, la forma del punto de conexión puede cambiar y el modelo puede retirarse. Su hermano, MAI-Image-2.6, entró en versión preliminar privada el 19 de agosto de 2026, así que la familia sigue moviéndose bajo el modelo contra el que estarías integrando.

Krea 3 se ofrece en krea.ai, a través de la API de Krea en un endpoint beta documentado, y mediante un conjunto de socios de distribución de terceros. Krea también ofrece alojamiento propio para clientes empresariales en sus propias GPU, con términos de licencia y dimensionamiento de hardware a discutir, lo cual es una conversación de adquisiciones más que una característica del producto.

Ninguno de los dos modelos está en el catálogo de OrcaRouter. Nuestra línea de imágenes es la de los modelos GPT-Image de OpenAI, el modelo de imágenes Grok Imagine de xAI y las familias de imágenes Imagen y Gemini de Google; tanto la línea MAI-Image de Microsoft como los modelos de Krea están ausentes. Donde sí cambiamos el panorama para un comprador que use cualquiera de estos es una capa más arriba: un único endpoint para más de 200 modelos con el precio de lista del proveedor transferido a un margen del 0 %, conmutación automática por error cuando un proveedor se degrada y un DSL de enrutamiento para canalizaciones que encadenan un paso de generación con un paso de edición. Un modelo en vista previa de un proveedor grande es exactamente el tipo de dependencia que merece tener detrás una ruta de conmutación por error, y un modelo beta de uno pequeño lo es aún más.

¿Cuál de ellos quiere tu carga de trabajo?

• La mayor calidad de edición medida, salida de alrededor de un megapíxel, adquisición empresarial ya dentro de Microsoft — MAI-Image-2.5-Pro. El Elo de 1.117 es la evidencia más sólida que tiene cualquiera de los dos modelos, y en recursos orientados al consumidor o solo para pantalla puede que el límite de resolución nunca llegue a ser restrictivo.

• Salida en 2K o 4K, presupuesto por imagen, alto volumen — Krea 3.Cuatro veces más píxeles por poco más de la mitad del coste derivado por imagen, con un precio fijo publicado y la intención declarada de reducirlo.

• Un recurso de marca que debe permanecer idéntico a lo largo de una campaña — Krea 3. El entrenamiento LoRA en el modelo de edición es el único mecanismo publicado en cualquiera de las dos partes, y es la capacidad con la que Krea está liderando.

• Un modelo al que debes poder ponerle un número en un documento de adquisición: MAI-Image-2.5-Pro. Krea 3 tiene un precio, una latencia declarada y un recuento de referencias. No tiene una clasificación.

Lo más útil que puedes hacer con este par es dejar de tratarlos como sustitutos. Uno es un líder de calidad medido, con un techo de resolución y una etiqueta de vista previa; el otro es una apuesta de rendimiento sin medir, con la resolución y el precio que un catálogo necesita. Usa el primero para las imágenes principales y el segundo para las mil variantes, y la discusión sobre cuál es mejor deja de importar.